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复杂藻类细胞图像分割技术研究

作　者: 陈浩
导　师: 庞全
学　校: 杭州电子科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 藻类细胞 Grab Cut 八方向链码法颜色梯度最大熵图像分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 57次
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内容摘要

藻类既是重要的水生物资源,又是赤潮、水体富营养化等自然灾害的肇事者。传统的人工检测法不仅工作量大、费时费力,而且容易出错。建立符合国家标准的、简单快速、准确方便的新型藻类细胞分析技术,对提高藻类检测能力和水生生态环境快速监测技术具有重要意义。采用现代数字图像处理技术实现藻类细胞的自动识别与分析统计,是藻类研究的重要发展方向。然而由于藻类细胞的多样性,其在形态、颜色、纹理等方面变化大,给细胞图像分割造成很大困难。本文针对淡水湖泊中最常见的几种优势藻—即绿藻门、硅藻门、蓝藻门--的细胞图像分割技术开展研究。基于对这些藻类细胞在形态、颜色、纹理等特征的深入分析基础上,研究建立了几种新的分割算法如下:(1)基于Grab Cut和八方向链码法的藻类细胞轮廓提取算法。该方法采用Grab Cut从复杂背景中提取前景目标,用八方向链码法跟踪轮廓,最后用傅立叶描述子平滑所得轮廓。该方法尤其适合复杂背景下的藻类细胞分割,例如对采集的样本中,不仅含有藻类细胞、而且夹带大量水中污物杂质的情况下提取藻类细胞轮廓,显得格外有效。(2)基于彩色颜色梯度的藻类细胞图像分割法。由于大部分藻类细胞具有各种各样不同的颜色,基于RGB空间提取图像的彩色梯度向量,能够充分保留和利用了藻类细胞的颜色信息,有效实现与背景的区分。同时,通过边界跟踪和填充内部空洞,可实现对绿藻门、蓝藻门等大部分藻类细胞图像的有效分割。具有适应性强的特点。(3)基于均值-梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值处理算法。将藻类细胞图像的彩色信息与最大熵结合起来,构建二维灰度直方图,综合考虑均值的抗噪性和梯度值的边缘锐化性,能有效克服非均匀背景和噪声干扰。该方法主要适用于硅藻门的菱形藻类。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章绪论  10-19
  1.1 研究背景和意义  10-12
  1.2 国内外研究现状  12-17
  1.3 论文研究内容  17-19
    1.3.1 论文的主要研究工作和章节安排  17-18
    1.3.2 本文的主要创新点  18-19
第2章藻类细胞特点及分割的困难性  19-34
  2.1 藻类的分类及特点  19-34
    2.1.1 绿藻门  20-22
    2.1.2 蓝藻门  22-23
    2.1.3 硅藻门  23-25
    2.1.4 其他门藻类的简要介绍  25-34
第3章基于Grab Cut 与八方向链码法的藻类细胞图像分割研究  34-46
  3.1 Grab Cut 图像分割算法  34-39
    3.1.1 Graph Cut 图像分割算法简介  34-35
    3.1.2 Grab Cut 算法的理论基础  35-36
    3.1.3 高斯混合模型及其参数求解  36-39
  3.2 融合Grab Cut 与八方向链码法的图像分割方法  39-41
    3.2.1 滤波处理  39
    3.2.2 Grab Cut 算法处理  39-40
    3.2.3 二值化处理  40
    3.2.4 八方向链码法轮廓跟踪  40-41
    3.2.5 基于傅立叶描述子的轮廓平滑  41
  3.3 实验与分析  41-46
第4章基于彩色颜色梯度法藻类细胞图像分割研究  46-57
  4.1 彩色颜色梯度法基本原理  46-47
  4.2 彩色梯度的Gamma 混合模型及模型参数求解  47-50
  4.3 实验与分析  50-57
第5章基于均值-梯度共生矩阵模型的最大熵处理算法研究  57-65
  5.1 最大熵图像处理原理  57-59
    5.1.1 信息熵的基本概念  57
    5.1.2 图像的信息熵  57-58
    5.1.3 最大信息熵原理及其在图像处理中的运用  58-59
  5.2 基于均值-梯度共生矩阵模型的最大熵处理算法  59-63
    5.2.1 彩色图像的灰度化  59
    5.2.2 均值-梯度共生矩阵模型的构造  59-61
    5.2.3 梯度坐标阈值的确定  61-62
    5.2.4 均值坐标阈值的确定  62-63
  5.3 实验与分析  63-65
第6章总结与展望  65-67
  6.1 论文工作总结  65
  6.2 讨论和展望  65-67
致谢  67-68
参考文献  68-72
附录  72-73
详细摘要  73-76

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